作者|  阿里云智能事業(yè)群技術(shù)專家牛秋霖（冬島）

導(dǎo)讀：從頭開發(fā)一個Serverless引擎并不是一件容易的事情，今天咱們就從Knative的健康檢查說起。通過健康檢查這一個點來看看Serverless模式和傳統(tǒng)的模式都有哪些不同，以及Knative針對Serverless場景都做了什么思考。

Knative Serving 模塊的核心原理如下圖所示，圖中的 Route 可以理解成是 Istio Gateway 的角色。

• 當(dāng)縮容到零時進(jìn)來的流量就會指到 Activator 上面；

• 當(dāng) Pod 數(shù)不為零時流量就會指到對應(yīng)的 Pod 上面，此時流量不經(jīng)過 Activator；

• 其中 Autoscaler 模塊根據(jù)請求的 Metrics 信息實時動態(tài)的擴(kuò)縮容。

Knative 的 Pod 是由兩個 Container 組成的：Queue-Proxy 和業(yè)務(wù)容器 user-container。架構(gòu)如下：

咱們以 http1 為例進(jìn)行說明：業(yè)務(wù)流量首先進(jìn)入 Istio Gateway，然后會轉(zhuǎn)發(fā)到 Queue-Proxy 的 8012 端口，Queue-Proxy 8012 再把請求轉(zhuǎn)發(fā)到 user-container 的監(jiān)聽端口，至此一個業(yè)務(wù)請求的服務(wù)就算完成了。

粗略的介紹原理基本就是上面這樣，現(xiàn)在咱們對幾個細(xì)節(jié)進(jìn)行深入的剖析看看其內(nèi)部機(jī)制：

• 為什么要引入 Queue-Proxy？

• Pod 縮容到零的時候流量會轉(zhuǎn)發(fā)到 Activator 上面，那么 Activator 是怎么處理這些請求的？

• Knative 中的業(yè)務(wù) Pod 有 Queue-Proxy 和 user-container，那么 Pod 的 readinessProber 和 LivenessProber 分別是怎么做的？Pod 的 readinessProber、 LivenessProber 和業(yè)務(wù)的健康狀態(tài)是什么樣的關(guān)系？

• Istio Gateway 向 Pod 轉(zhuǎn)發(fā)流量的時候是怎么選擇 Pod 進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)的？

為什么要引入 Queue-Proxy

Serverless 的一個核心訴求就是把業(yè)務(wù)的復(fù)雜度下沉到基礎(chǔ)平臺，讓業(yè)務(wù)代碼快速迭代并且按需使用資源。不過現(xiàn)在更多的還是聚焦在按需使用資源層面。

如果想要按需使用資源我們就需要收集相關(guān)的 Metrics，并根據(jù)這些 Metrics 信息來指導(dǎo)資源的伸縮。Knative 首先實現(xiàn)的就是 KPA 策略，這個策略是根據(jù)請求數(shù)來判斷是否需要擴(kuò)容的。所以 Knative 需要有一個機(jī)制收集業(yè)務(wù)請求數(shù)量。除了業(yè)務(wù)請求數(shù)還有如下信息也是需要統(tǒng)一處理：

• 訪問日志的管理；

• Tracing；

• Pod 健康檢查機(jī)制；

• 需要實現(xiàn) Pod 和 Activator 的交互，當(dāng) Pod 縮容到零的時候如何接收 Activator 轉(zhuǎn)發(fā)過來的流量；

• 其他諸如判斷 Ingress 是否 Ready 的邏輯也是基于 Queue-Proxy 實現(xiàn)的。

為了保持和業(yè)務(wù)的低耦合關(guān)系，還需要實現(xiàn)上述這些功能，所以就引入了 Queue-Proxy 負(fù)責(zé)這些事情。這樣可以在業(yè)務(wù)無感知的情況下把 Serverless 的功能實現(xiàn)。

從零到一的過程

當(dāng) Pod 縮容到零的時候流量會指到 Activator 上面，Activator 接收到流量以后會主動“通知”Autoscaler 做一個擴(kuò)容的操作。擴(kuò)容完成以后 Activator 會探測 Pod 的健康狀態(tài)，需要等待第一個 Pod ready 之后才能把流量轉(zhuǎn)發(fā)過來。所以這里就出現(xiàn)了第一個健康檢查的邏輯：Activator 檢查第一個 Pod 是否 ready。

這個健康檢查是調(diào)用的 Pod 8012 端口完成的，Activator 會發(fā)起 HTTP 的健康檢查，并且設(shè)置  K-Network-Probe=queue Header，所以 Queue Container 中會根據(jù) K-Network-Probe=queue 來判斷這是來自 Activator 的檢查，然后執(zhí)行相應(yīng)的邏輯。

參考閱讀

• Activator to perform health checks before forwarding real requests

• Activator: Retry on Get Revision error

• Retry on Get Revision error?

• Always pass Healthy dests to the throttler

• Consolidate queue-proxy probe handlers

• Queue proxy logging, metrics and end to end traces

• End to end traces from queue proxy

VirtualService 的健康檢查

Knative Revision 部署完成后會自動創(chuàng)建一個 Ingress（以前叫做 ClusterIngress）, 這個 Ingress 最終會被 Ingress Controller 解析成 Istio 的 VirtualService 配置，然后 Istio  Gateway 才能把相應(yīng)的流量轉(zhuǎn)發(fā)給相關(guān)的 Revision。

所以每添加一個新的 Revision 都需要同步創(chuàng)建 Ingress 和 Istio 的 VirtualService ，而 VirtualService 是沒有狀態(tài)表示 Istio 的管理的 Envoy 是否配置生效能力。所以 Ingress Controller 需要發(fā)起一個 http 請求來監(jiān)測 VirtualService 是否 ready。這個 http 的檢查最終也會打到 Pod 的 8012 端口上。標(biāo)識 Header 是 K-Network-Probe=probe 。Queue-Proxy 需要基于此來判斷，然后執(zhí)行相應(yīng)的邏輯。

相關(guān)代碼如下所示：

圖片來源

圖片來源

參考閱讀

Gateway 通過這個健康檢查來判斷 Pod 是否可以提供服務(wù)。

• New probe handling in Queue-Proxy & Activator

• Extend VirtualService/Gateway probing to HTTPS

• Probe Envoy pods to determine when a ClusterIngress is actually deployed

• ClusterIngress Status

• Consolidate queue-proxy probe handlers

Kubelet 的健康檢查

Knative 最終生成的 Pod 是需要落實到 Kubernetes 集群的，Kubernetes 中 Pod 有兩個健康檢查的機(jī)制：ReadinessProber 和 LivenessProber。

• 其中 LivenessProber 是判斷 Pod 是否活著，如果檢查失敗 Kubelet 就會嘗試重啟 Container；

• ReadinessProber 是來判斷業(yè)務(wù)是否 Ready，只有業(yè)務(wù) Ready 的情況下才會把 Pod 掛載到 Kubernetes Service 的 EndPoint 中，這樣可以保證 Pod 故障時對業(yè)務(wù)無損。

那么問題來了，Knative 的 Pod 中默認(rèn)會有兩個 Container：Queue-Proxy 和 user-container 。

前面兩個健康檢查機(jī)制你應(yīng)該也發(fā)現(xiàn)了，流量的“前半路徑”需要通過 Queue-Proxy 來判斷是否可以轉(zhuǎn)發(fā)流量到當(dāng)前 Pod，而在 Kubernetes 的機(jī)制中，Pod 是否加入 Kubernetes Service EndPoint 完全是由 ReadinessProber 的結(jié)果決定的。而這兩個機(jī)制是獨立的，所以我們需要有一種方案來把這兩個機(jī)制協(xié)調(diào)一致。這也是 Knative 作為一個 Serverless 編排引擎時需要對流量做更精細(xì)的控制要解決的問題。所以 Knative 最終是把 user-container 的 ReadinessProber 收斂到 Queue-Proxy 中，通過 Queue-Proxy 的結(jié)果來決定 Pod 的狀態(tài)。

另外這個 Issue 中也提到在啟動 istio 的情況下，kubelet 發(fā)起的 tcp 檢查可能會被 Envoy 攔截，所以給 user-container 配置 TCP 探測器判斷 user-container 是否 ready 也是不準(zhǔn)的。這也是需要把 Readiness 收斂到 Queue-Proxy 的一個動機(jī)。

Knative 收斂 user-container 健康檢查能力的方法是：

• 置空 user-container 的 ReadinessProber；

• 把 user-container 的 ReadinessProber 配置的 json String 配置到 Queue-Proxy 的 env 中；

• Queue-Proxy 的 Readinessprober 命令里面解析 user-container 的 ReadinessProber 的 json String 然后實現(xiàn)健康檢查邏輯，且這個檢查的機(jī)制和前面提到的 Activator 的健康檢查機(jī)制合并到了一起。這樣做也保證了 Activator 向 Pod 轉(zhuǎn)發(fā)流量時 user-container 一定是  Ready 狀態(tài)。

參考閱讀

• Consolidate queue-proxy probe handlers

• Use user-defined readinessProbe in queue-proxy

• Apply default livenessProbe and readinessProbe to the user container

• Good gRPC deployment pods frequently fail at least one health check

• Fix invalid helloworld example這里面有比較詳細(xì)的方案討論，最終社區(qū)選擇的方案也是在這里介紹的。

• Allow probes to run on a more granular timer.

• Merge 8022/health to 8012/8013

• TCP probe the user-container from the queue-proxy before marking the pod ready.

• Use user-defined readiness probes through queue-proxy

• queue-proxy /heatlth to perform TCP connect to user container

使用方法

如下所示可以在 Knative Service 中定義 Readiness。

apiVersion: serving.knative.dev/v1alpha1
kind: Service
metadata:
  name: readiness-prober
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: helloworld-go
    spec:
      containers:
        - image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/knative-sample/helloworld-go:160e4db7
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /
            initialDelaySeconds: 3

需要說明兩點：

1. 和原生的 Kubernetes Pod Readiness 配置相比，Knative 中 timeoutSeconds、failureThreshold、periodSeconds 和 successThreshold 如果要配置就要一起配置，并且不能為零，否則 Knative webhook 校驗無法通過。并且如果設(shè)置了 periodSeconds，那么一旦出現(xiàn)一次 Success，就再也不會去探測 user-container（不建議設(shè)置 periodSeconds，應(yīng)該讓系統(tǒng)自動處理）。

2. 如果 periodSeconds 沒有配置那么就會使用默認(rèn)的探測策略，默認(rèn)配置如下：

timeoutSeconds: 60
            failureThreshold: 3
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1

從這個使用方式上來看，其實 Knative 是在逐漸收斂 user-container 配置，因為在 Serverless 模式中需要系統(tǒng)自動化處理很多邏輯，這些“系統(tǒng)行為”就不需要麻煩用戶了。

小結(jié)

前面提到的三種健康檢查機(jī)制的對比關(guān)系：

原文鏈接

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